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He tenido el honor de formar parte del Gabinete de Crisis de la Singularidad, capitaneado por Santiago Bustamante para el mítico programa Fallo de Sistema de Radio 3. Rodeado de reconocidos expertos en neurociencias e Inteligencia Artificial, he estado hablando del Test de Turing y de su supuesta superación, y del genial Ray Kurzweil. Os adjunto la dirección del podcast de un programa tremendamente interesante.

Radio 3. Fallo de Sistema. Capítulo 141: desmontando a Kurzweil 02.

Hace unos días el excéntrico ciborg de la Universidad de Reading, Kevin Warwick, daba a conocer la noticia de que un programa había superado el peliagudo Test de Turing, consiguiendo engañar a un 33% de los jueces de que estaban hablando con un humano y no con una computadora. Es una noticia increible, un hito tecnológico histórico. Desde que Turing hablara de su famoso test en los años 50, llevábamos más de sesenta años luchando sin éxito por construir una máquina con un manejo tan sólido del lenguaje natural que pudiera conversar con nosotros con total normalidad. Y es que la tarea es mucho más difícil de lo que, en principio, parecía puesto que el lenguaje humano es mucho más rico y ambiguo de lo que los ingenieros pensaron, además de que múltiples aspectos contextuales o extralingüísticos determinan sensiblemente el sentido de cualquier conversación, mientras que los ordenadores son muy poco sensibles a todo lo que no sea una instrucción literal.

Y entonces llegó Eugene Goostman, un programa creado ya en el 2001 por los ingenieros Eugene Demchenko, Vladimir Veselov y Sergei Ulasen. Ya en otros años había estado a punto de superar la prueba, estando en el 2012 a solo un 1% de conseguirlo, pero ha sido ahora, en junio de 2014, cuando Eugene Goostman ha engañado a más de un 30% de sus interlocutores. Sin enbargo, ¿ha sido realmente así? ¿Se ha superado el Test de Turing? ¿Estamos en un momento histórico? No.

1. Eugene Goostman ha sido programado como un niño de 13 años. Esto es hacer trampas para esquivar a los jueces. Un niño de trece años puede no comprender ciertas preguntas o no saber las respuestas, respondiendo de forma extraña pero, aún así, engañar a su interlocutor. Pensemos que ahora nosotros presentamos a la prueba un programa que representa a un niño de un año de edad que solo sabe decir «tata» y «gugu»… ¡Sin duda pasaría el test!

2. De la misma forma, su nacionalidad es ucraniana (de Odessa) por lo que su dominio del inglés no es perfecto. Otra trampa: así se le podrían perdonar cualquier tipo de errores gramaticales u ortográficos, o incluso, de nuevo, que no comprendiera las afirmaciones de su interlocutor. Igual que antes, pasaríamos el test si presentamos un programa llamado «Mumbutu» que no sabe nada de inglés ya que el solo habla el lingala (idioma del Congo).

3. Hay limitaciones en la prueba, tal como que la conversación no dura más de cinco minutos. ¿Por qué no veinte o treinta? ¿Con qué criterio se pone esta restricción?

4. Hay un extraño secretismo en torno al evento bastante sospechoso. No podemos chatear con Eugene (lo han retirado rápidamente de su web) y, en general, no hay nada de información sobre un evento que debería ser histórico. ¿Cómo funciona el programa? ¿Qué innovaciones representa con respecto a otros programas previos que no pasan el test? En estos días he estado intentando obtener más información en la red con pocos resultados. En los próximos días informaré si encuentro alguna novedad interesante.

5. Y es que yo creo que todo esto no tiene ni la más mínima imporancia. Si escucháis el programa de radio que enlacé arriba y analizais la coversación que Santiago Bustamante pudo conseguir, veréis que roza el esperpento. Yo no comprendo cómo ha engañado ni durante cinco minutos a un interlocutor humano. Creo que todo es algo bastante tramposo que, lamentablemente, va a empañar para siempre el reto de superar el Test de Turing. Como bien dice Antonio Orbe en el programa, Watson de IBM es la joya de la corona, un programa, con total seguridad, muy superior a Goostman y bastante más interesante de seguir.

Los pioneros de la Inteligencia Artificial pensaban que era mucho más difícil que una computadora pudiese realizar ecuaciones diferenciales y jugar al ajedrez que tareas tan propias del mundo animal, «mucho menos inteligente que el nuestro», como caminar o visualizar objetos. Siguiendo el prejuicio antropocéntrico de que como somos los únicos animales que resolvemos ecuaciones, eso debe ser lo más difícil de imitar por un ordenador, las previsiones hacían pensar en que en pocos años tendríamos robots que imitarían toda nuestra movilidad mientras que para jugar al ajedrez pasaría más tiempo. ¡Nada más lejos de la verdad!

En términos evolutivos, se entiende muy bien por qué es mucho más fácil realizar ecuaciones diferenciales que caminar. Por ejemplo, si queremos hacer un robot que ande como los humanos habrá que tener en cuenta que el bipedismo apareció hace 1,5 millones de años. Desde ese momento hasta ahora, la selección natural ha ido «puliendo» cada vez más y más esta estrategia evolutiva (quien camine mejor tendrá más probabilidad de sobrevivir). Más células nerviosas, más fibras musculares, formas cada vez más «aerodinámicas», movimientos cada vez más y más precisos… un sistema de retroalimentación que va corrigiendo la postura segundo a segundo cada vez más eficiente… así generación tras generación hasta llegar a Usain Bolt, quien fue capaz de recorrer 100 metros en 9,69 segundos en las Olimpiadas de Pekín. Esa es la historia de nuestro sistema de locomoción. Pensemos ahora en la de nuestro sistema de resolver ecuaciones o jugar al ajedrez.

Caminar mejor tiene una evidente finalidad evolutiva pero resolver ecuaciones… ¿la tiene? Veamos. Supongamos un grupo de hombres del paleolítico cazando una manada de mamuts. Imaginemos que los cazadores persiguen a sus presas por un camino entre las rocas y llega un momento en que aparece una bifurcación. Pensemos en que hay cinco mamuts, cuatro huyen por el camino de la derecha y uno por la izquierda. El éxito de la caza podría estribar en que los cazadores supieran dividir sus fuerzas proporcionalmente al número de mamuts. Si todos los cazadores fueran por la izquierda, las probabilidades de cazar o la cantidad de alimento conseguida sería menor y, por lo tanto, las probabilidades de supervivencia serían más reducidas. Saber realizar operaciones aritméticas sencillas parece positivo para sobrevivir pero ¿para qué saber resolver una ecuación de segundo grado?

¿Tienen finalidad evolutiva las matemáticas?

Efectivamente, la utilidad de unas matemáticas superiores ha venido mucho más tarde. Históricamente, tenemos las primeras matemáticas avanzadas en la Grecia pitagórica y su explosión vino propiciada a partir del nacimiento del capitalismo (había que calcular costes, precios, beneficios, intereses…). Por lo tanto, nuestro sistema para resolver ecuaciones es mucho peor, está mucho menos evolucionado que nuestro aparato locomotor, ha tenido mucho menos tiempo. Nuestro «sistema para caminar» es tan bueno que funciona de modo casi automático, no tenemos  que pensar ni planificar casi nada a la hora de realizar complejos movimientos con nuestro cuerpo. Sin embargo, para solucionar una sencilla ecuación tenemos que ir despacito, pensando en cada paso y… ¡además tenemos que utilizar papel y lápiz!. Pensemos en que tuviéramos que utilizarlos para planificar cada paso que dan nuestros píes… ¡jamás hubiéramos cazado un mamut!

Es por eso que las computadoras pueden calcular mucho mejor que caminar, y es por ello que a día de hoy ya nos ganan jugando al ajedrez. En 1996 el ordenador de IBM Deep Blue enfrentó su inteligencia con la del campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov y, por aquel entonces, el hombre se sintió orgulloso de ser todavía más listo que la máquina. Pero la alegría sólo duró un año. En 1997 volvieron a encontrarse y, esta vez, la victoria final fue para la computadora. En 2006, Deep Fritz venció contundentemente al campeón del mundo de aquel momento Vladimir Krámnik. Había quedado demostrado que las máquinas juegan mejor al ajedrez que las personas.

Viendo entonces que el sistema de locomoción humano es mucho más sofisticado que su sistema de cálculo, a día de hoy todavía no hemos construido ningún robot, no ya que supere al hombre, sino que sea mínimamente capaz de andar como un cuadrúpedo… ¿Seguro que no? Miren el vídeo…